iou就是两个box之间的交并比，是目标检测模型的重要性能提现之一。至于iou loss，是大佬们发现之前的...
交并比（IoU）是一种用于深度学习目标检测与语义分割任务的算法，计算不同图像之间的重叠比例。在目标检测中，模型生成候选框，计算框之间的 IoU，非极大值抑制后筛选出目标。IoU 的范围为 0～1，0 表示不相交，1 表示完全重合。通过 IoU 可以评估模型输出与真实框的匹配程度，优化损失函数。语义分割中...
深度解析：IOU Loss：损失计算的秘密武器在目标检测领域的探索中，IOU Loss无疑是技术栈中不可或缺的一环。它不仅扮演着计算损失的关键角色，还对模型的性能优化有着深远影响。让我们一探究竟，IOU Loss的奥秘何在？首先，让我们对IOU Loss做一个简明扼要的概述。在追求精度和召回率的竞赛中，IOU Loss...
在语义分割任务里，同样可以计算图像中的预测区域与真实区域之间的 IoU，并使用1−IoU作为Loss 来对模...
IOU就是分割图像的正确率，一个评价指标，类如回归任务里的MSE和MSE loss
主要用来测量预测结果和标签之间的重叠率。在目标检测网络中被用来判断每个框的类别，属于前景/背景。
为了衡量 pred和gt的关系。
ciou loss = 1-iou+ρ2(b,bgt)C2+αν eiou loss = 1-iou+ρ2(b,bgt)C2+ρ2(w,wgt)Cw2+...
那么没有旋转的框就这样求IOU即可，当然当别人说雅卡尔指数的时候，你也要明白，计算矩形框的雅卡尔指数...